Cofnijmy się o jeden kroczek. Bo napisałam już ogólnie o machine learning. Napisałam również o klasyfikacji tekstu. Nie wspomniałam jednak ani słowem czym jest grupa ucząca, walidacyjna i testowa. A to przecież jedna z podstawowych informacji, które warto zrozumieć, kiedy zabieramy się za tematykę machine learning. Zwłaszcza, że przyda się nie tylko w przypadku klasyfikacji.
Czytaj dalej
Świętowany raz na 5 lat. Od 20 października 2010. Światowy Dzień Statystyki w 2020 roku jest obchodzony pod hasłem „Connecting the world with data we can trust”. Na polskim logo widnieje napis: „Łączymy dzięki wiarygodnym danym”.
Czytaj dalej
Machine learning (tłumaczone na język polski jako „uczenie maszynowe”), to temat, który staje się z dnia na dzień coraz bardziej popularny. Nie ukrywam, że sama przyglądam się z rosnącym zainteresowaniem. A ponieważ gdzieś tam u źródeł machine learning leży statystyka, to myślę, że blog statystyczny jest dobrym miejscem, aby podzielić się z Wami również informacjami na ten temat.Czytaj dalej
Pisałam ostatnio o hipotezach statystycznych. A wraz z hipotezami opisywałam błędy pierwszego i drugiego rodzaju. Czym w takim razie jest błąd trzeciego rodzaju? Czy spotkaliście się kiedyś z takim pojęciem?Czytaj dalej
Niektórzy mówią, że hipotezy statystyczne to temat prosty i przyjemny. Nie mogę się z tym zgodzić. Pamiętam, jak bardzo mi się mieszały hipoteza zerowa z alternatywną i błąd pierwszego rodzaju z błędem drugiego rodzaju. Do tego dołączała tajemnicza wartość p-value i już w ogóle nic nie rozumiałam. Dlaczego nigdy nie przyjmujemy hipotezy zerowej, a szukamy tylko podstaw do jej odrzucenia? Czym jest moc testu i poziom istotności? Co to obszar krytyczny? Czy słysząc te pytania zaświeca Wam się w głowie czerwona lampka i macie ochotę krzyczeć RATUNKU? Jeśli tak, to naprawdę mam nadzieję, że po przeczytaniu poniższego artykułu lampka będzie zielona, a okrzyk „ratunku!” zmieni się w „ufff… hipotezy statystyczne nie są takie złe”.Czytaj dalej
